线性回归不能解决所有的问题。尽管有可能通过一些函数的转换，在一定范围内将因、自变量之间的关系转换为线性关系，但这种转换有可能导致更为复杂的计算或失真。SPSS提供了11种不同的曲线回归模型中。如果线性模型不能确定哪一种为最佳模型，可以尝试选择曲线拟合的方法建立一个简单而又比较合适的模型。线性回归可以满足许多数据分析，然而线性回归不会对所有的问题都适用，有时被解释变量与解释变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的。变量之间的非线性关系可以划分为本质线性关系和非本质线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然是非线性关系，但可通过变量变换化为线性关系，并可最终进行线性回归分析建立线性模型；非本质线性关系是指变量关系不仅形式上呈非线性关系，而且也无法通过变量变换化为线性关系，最终无法进行线性回归分析建立线性模型。而曲线估计是解决本质线性关系问题的。